First-Line Treatment with a Cyclin-Dependent Kinase 4/6 Inhibitor Plus an Aromatase Inhibitor for Metastatic Breast Cancer in Alberta
Notice bibliographique
Résumé
In this analysis, we describe population-based outcomes for first-line treatment with a cyclin-dependent kinase 4/6 inhibitor (CDK4/6i) combined with an aromatase inhibitor (AI). All patients who were prescribed CDK4/6i + AI from January 2016 through June 2019 were included. Patient demographics, tumour and treatment characteristics were collected and described. Survival distributions were estimated using the Kaplan–Meier method. Multivariate analysis (MVA) was constructed to examine associations between potentially prognostic clinical variables and progression-free survival (PFS). In total, 316 patients were included. The median age was 61 years. After a median follow-up of 28.1 months, the median PFS was 37.9 months (95% CI, 26.7–NR). In the MVA, PR-negative tumour (HR, 2.37; 95% CI, 1.45–3.88; p = 0.001) and CDK4/6i dose reduction (HR, 1.51; 95% CI, 1.06–2.16; p = 0.022) predicted worse PFS. Median overall survival (OS) was not reached. The 30-month and 36-month OS rates were 74% and 68%, respectively. Of patients who progressed, 89% received second-line treatment. Median time to progression on second-line chemotherapy was 9.0 (5.8–17.6) months, and median time to progression on second-line hormonal therapy +/− targeted agent was 4.0 (3.4–8.6) months (p = 0.012). CDK4/6i + AI as first-line treatment for HR-positive, HER2-negative MBC in Alberta is justified based on favourable PFS and early OS outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».